Hippo's data

오늘은 AUTOMATIC1111 툴에 대해서 알아보겠습니다!! 이미지 생성을 하는 stable diffusion모델을 돌리려면 여러 방법이 존재하는데요원래는 코드로 일일이 직접 타이핑 하고 옵션들을 설정하면서 이미지를 생성해야하지만멋쟁이 형누나들이 좋은 gui 툴을 만들어두셨더라구요.... # gui란? 그래픽 사용자 인터페이스(Graphical User Interface)'의 약자로 아이콘, 버튼, 메뉴, 창 등의 시각적 요소를 사용하여 사용자 친화적인 작업 환경을 제공하는 것을 말합니다!!코드를 치지 않고 쉽게 아래그림처럼 클릭버튼으로 이미지를 생성할 수 있습니다!gradio를 이용해서 쉽게 gui 형태로 만드신거 같네욥... 갑사합니당....  stable diffusion에는 여러 gui들이 있는..

오늘은 잔차의 성질을 증명해보도록 하겠습니다 # 잔차(residual) 란 무엇일까요?잔차(residual)는 표본(sample)에서 추정한 회귀식과 관측치(개별값)의 차이를 의미하는데요유사하게 오차(error)는 모집단의 회귀식과 관측치(개별값)의 차이를 의미합니다 단순선형회귀에서는 모형을 정의하기 전에 잔차에 대한 가정을 하고 시작하는데욥 이러한 잔차에는 특이한 성질이 있습니다1. 잔차의 합은 0이다2. 예측값과 잔차의 곱의 합은 0이다 3. 회귀변수 값과 잔차의 곱의 합은 0이다이러한 세가지 잔차의 성질에 대해 증명해보겠습니다!

오늘은 모형을 평가하는데 주로 사용하는 지표인 결정계수에 대해 알아보겠습니다!

오늘은 회귀분석에서 새로운 관측치에 대한 예측에 대해 알아보겠습니다!지난번에 포스팅한 평균반응은 다수의 관측값에 대해 평균적인 값이 무엇인지 예측했다면이번에는 개별 관측치에 대한 예측은 어떻게 하는지 알아보겠습니다.

오늘은 원점회귀에 대해 알아보겠습니다원점회귀란 회귀선이 원점(x=0, y=0)을 지나는 경우를 말하는데욥 다시말해서 y=ax+b에서 절편이 0인 y=bx꼴의 회귀모형을 말합니다!이러한 원점회귀 모형은 무엇이고 일반적인 모형( y=ax+b)과 비교해서 어떤 추정값들이 어떤 차이가 있는지 알아보겠습니다!

오늘은 회귀분석시 주의해야할 점 4가지에 대해 알아보겠습니다!

오늘은 회귀분석에서 구간추정에 대해 알아보겠습니다!회귀모수의 구간추정에는 기울기, 절편, 평균반응, 오차분산에 대한 구간추정이  있는데요그중 기울기, 절편, 평균반응의 구간추정에 대해 알아보겠습니다!!!!

딥러닝의 기반이 되는 신경망 구조를 보면 많은 뉴런 neuron (퍼셉트론 perceptron)들이 연결되어 있는 구조를 이루는데욥 이러한 각각의 뉴런에는 다음 뉴런으로 정보 전달여부를 결정하는 활성화함수(activation function)이 존재합니다 이러한 활성화함수에는 다양한 종류가 존재하는데요 오늘은 특히 2진분류(binary)의 활성화 함수로 linear regression 보다 logistic regression 함수가 선호되는 이유와 logstic 함수에서 최적의 파라미터(매개변수)를 찾는 방법에 대해 알아보겠습니다!! 총 2가지 part로 나뉘는데요 part1 -> Linear regression보다 Logistic regression 함수가 선호되는 이유 part2 -> logistic..